Modélisation chimie-mécanique du couplage entre carbonatation, corrosion des armatures et fissuration d’un milieu cimentaire
La corrosion des armatures est une des principales causes de dégradation prématurée des infrastructures en béton, y compris dans le domaine nucléaire où le béton est largement utilisé dans les enceintes de confinement et les structures de stockage de déchets. La carbonatation due à la pénétration du CO2 dans le béton entraîne une baisse du pH de la solution porale, favorisant la corrosion des armatures. Cette corrosion entraine la formation de produits expansifs pouvant provoquer la fissuration du matériau. Le travail de thèse, proposé dans le cadre d’une collaboration au sein d’un projet européen entre le CEA de Saclay, l'École des Mines de Paris - PSL et l'IRSN, vise à développer un modèle numérique pour simuler ces phénomènes. Le modèle combine un code de transport réactif (Hytec) et un code d'éléments finis (Cast3M) pour étudier les effets locaux de la corrosion par carbonatation sur la fissuration du béton. Ce projet s’appuiera sur des travaux expérimentaux réalisés en parallèle permettant de recueillir des données pour identifier les paramètres et valider le modèle. La première partie du travail se concentrera sur la modélisation de la carbonatation des matériaux cimentaires en conditions insaturées, tandis que la deuxième portera sur la corrosion des armatures due à la baisse de pH induite par cette carbonatation. Le modèle décrira la croissance des produits de corrosion et leur expansion induisant des contraintes dans le béton et une possible microfissuration.
Ce projet de recherche s'adresse à un doctorant souhaitant développer ses compétences en science des matériaux, avec une forte composante en modélisation et simulations numériques multi-physiques et multi-échelles. La thèse sera réalisée principalement au CEA de Saclay et à l'École des Mines de Paris – PSL (Fontainebleau).
Amélioration de la prédictivité des simulations des grandes échelles par apprentissage machine guidé par des simulations haute fidélité
Cette thèse vise à explorer l'application des techniques d'apprentissage machine pour améliorer la modélisation de la turbulence et les simulations numériques en mécanique des fluides. On s’intéresse plus spécifiquement à l’application des réseaux de neurones artificiels (ANN) pour la simulation des grandes échelles. Cette dernière est une approche de modélisation qui se concentre sur la résolution directe des grandes structures turbulentes, tout en modélisant les petites échelles par un modèle sous-maille. Elle requiert de résoudre un certain ratio de l’énergie cinétique totale. Néanmoins, ce ratio peut être difficilement atteignable pour des simulations industrielles en raison du fort coût de calcul, conduisant à des simulations sous-résolues. On souhaite améliorer ces dernières en orientant les travaux selon deux axes principaux : 1) Utiliser des ANN pour établir des modèles des modèles sous-mailles génériques qui surpassent les modèles analytiques et compensent la grossièreté de la discrétisation spatiale ; 2) Entraîner des ANN pour apprendre des modèles de paroi. L’un des principaux défis à relever est la capacité des nouveaux modèles à généraliser correctement dans des configurations différentes de celles utilisées lors de l'entraînement. Ainsi, la prise en compte des différentes sources et quantification des incertitudes joue un rôle vital dans l’amélioration de la fiabilité et de la robustesse des modèles issus de l'apprentissage machine.
Contrats HW/SW pour l’analyse de robustesse aux fautes de processeurs open-source
Cette thèse se concentre sur la cybersécurité des systèmes embarqués, en particulier sur la vulnérabilité des processeurs et des programmes face aux attaques par injection de fautes. Ces attaques perturbent le fonctionnement normal des systèmes, permettant aux attaquants d'exploiter des failles pour accéder à des informations sensibles. Bien que des méthodes formelles aient été développées pour analyser la robustesse des systèmes, elles se limitent souvent à des analyses séparées du matériel et des logiciels, négligeant l'interaction entre les deux.
Le travail proposé vise à formaliser des contrats entre le matériel et le logiciel (HW/SW) spécifiquement pour l'analyse de sécurité contre les injections de fautes. En s'appuyant sur une approche de partitionnement matériel, cette recherche cherche à atténuer les problèmes de scalabilité liés à la complexité des modèles de microarchitecture. Les résultats attendus incluent le développement de techniques et d'outils permettant une vérification efficace de la sécurité des systèmes embarqués, ainsi que la création de contrats qui faciliteront l'évaluation de la conformité des implémentations matérielles et logicielles. Cette approche pourrait également réduire le temps de mise sur le marché des systèmes sécurisés.
Sécurisation cryptographique d’enclaves de processeurs RISC-V avec CHERI
CHERI (Capability Hardware Enhanced RISC Instructions) est une solution permettant de sécuriser le processeur contre les fuites spatiales et temporelles de mémoire en transformant tout pointeur en capacité définissant de façon claire les bornes d’accès aux données ou instructions adressées.
Dans cette thèse, nous proposons sur un processeur d’applications RISC-V d’enrichir CHERI et ses possibilités d’intégrité de flot de contrôle avec une protection des instructions allant jusqu’à leur exécution contre tout type de modifications. Dans un second temps, sur la base d’un chiffrement authentifié de la mémoire, nous étudierons la possibilité avec CHERI de définir des enclaves sécurisées permettant une isolation cryptographique entre processus. Le processeur sera modifié pour que chaque processus soit chiffré avec sa propre clé et puisse avoir un cycle de vie sûr. L’ensemble des clés devra être protégé efficacement dans le matériel.
Contact : olivier.savry@cea.fr
Optimisation topologique des performances optiques de µLED
Les performances des micro-LEDs (µLEDs) sont fondamentales pour les micro-écrans, un domaine d’excellence du laboratoire LITE au CEA-LETI. Cependant, simuler ces composants est complexe et coûteux en calculs, en raison de la nature incohérente des sources lumineuses et des géométries impliquées. Cela limite la possibilité d’explorer efficacement des espaces de conception multi-paramètres.
Cette thèse propose de développer une méthode innovante basée sur les éléments finis pour accélérer les simulations tout en rendant possible l’utilisation de l’optimisation topologique. L’objectif est de produire des designs non intuitifs maximisant les performances tout en respectant les contraintes industrielles.
Le travail se divise en deux phases :
Développer une méthode de simulation rapide et fiable, en intégrant des approximations physiques adaptées aux sources incohérentes et en réduisant les temps de calcul d’un facteur significatif.
Concevoir un cadre d’optimisation topologique robuste, intégrant des contraintes de fabricabilité, pour générer des designs immédiatement réalisables.
Les résultats attendus incluent des designs optimisés pour micro-écrans offrant des performances accrues et une méthodologie généralisable à d'autres dispositifs photoniques.
Combinaison de sous et surapproximations de la memoire pour l'analyse de code bas-niveau
Le théorème de Rice énonçant qu'on ne peut pas avoir de méthode qui sache automatiquement dire si une propriété sur un programme est vraie ou non a conduit à séparer les outils de vérification en deux groupes: les outils sound fonctionnant par sur-approximation, comme l'interprétation abstraite, sont capables de prouver automatiquement que certaines propriétés sont vraies, mais ne savent parfois pas conclure et produisent des alarmes; à l'inverse, les outils complete fonctionnant par sous-approximation, comme l'exécution symbolique, savent produire des contre-exemples, mais pas démontrer si une propriété est vraie.
*Le but général de la thèse est d'étudier la combinaison entre méthodes sound et complete d'analyse de programme, et en particulier l'analyse statique par interprétation abstraite et la génération de formules sous-approximée par exécution symbolique*.
Nous nous intéresserons particulièrement à la combinaison d'abstractions sur et sous-approximantes, en particulier pour la mémoire. Les applications envisagées en priorité concernent les analyses de code au niveau binaire, telles que réalisées par la combinaison des plateformes d'analyse BINSEC et CODEX, pour pouvoir trouver des failles de securite automatiquement ou demontrer leur absence.
Etude et évaluation de capacités en technologie silicium pour applications dans la bolométrie infrarouge
Les microbolomètres constituent aujourd'hui la technologie dominante pour la réalisation de détecteurs thermiques infrarouges non refroidis. Ces détecteurs sont couramment utilisés dans les domaines de la thermographie et de la surveillance. Il est néanmoins attendu, pour les prochaines années, une explosion du marché des microbolomètres, avec notamment l'implantation de ces derniers dans les automobiles et la multiplication des objets connectés. Le CEA Leti Li2T, acteur reconnu dans le domaine des détecteurs thermiques infrarouges, transfère depuis plus de 20 ans les technologies successives de microbolomètres à l'industriel Lynred. Afin de rester compétitif dans ce contexte d'accroissement du marché des microbolomètres, le laboratoire travaille à des microbolomètres de rupture comportant des composants CMOS comme élément sensible. Dans cette optique, le laboratoire a engagé des études se focalisant sur des capacités en technologie silicium qui varient avec la température, avec des premiers résultats prometteurs non rapportés dans la littérature. Le sujet de thèse s'inscrit dans ce contexte et vise à démontrer l'intérêt de ces composants pour des applications microbolométriques. Il portera ainsi sur la modélisation analytique de ces composants et des effets physiques associés, ainsi que sur la lecture d'un tel composant dans une approche imageur microbolomètre. Une réflexion autour de l'intégration technologique sera également menée. L'étudiant bénéficiera de plusieurs lots technologiques déjà réalisés afin de caractériser expérimentalement les effets physiques et de prendre en main le sujet. L’étudiant aura à sa disposition l’ensemble des moyens de test du laboratoire (testeur paramétrique de semiconducteur, analyseur de bruit, banc optique, etc.) ainsi que les outils d’analyse pour une compréhension des phénomènes (Matlab/Python, simulations TCAD, simulations SPICE, Comsol, etc.). À l'issue de la thèse, l'étudiant sera en mesure de répondre à la question de l'intérêt de ces composants pour des applications microbolométriques.
Caractérisation de la récupération motrice au cours d’un processus de rééducation guidé par BCI
Les interfaces cerveau-machine ou BCI (pour Brain Computer Interface) permettent de restaurer une fonction perdue en offrant la possibilité à un individu de contrôler des dispositifs externes grâce à la modulation de son activité cérébrale. Le CEA a développé une technologie de BCI basée sur l’implant WIMAGINE de mesure de l’activité cérébrale par électrocorticographie (ECoG) et sur des algorithmes de décodages des intentions motrices. Cette technologie a initialement été testée pour le contrôle d’effecteurs robotiques de type exosquelette, et de dispositifs de stimulation médullaire pour pallier les pertes motrices graves. Ce paradigme initial de suppléance et de substitution, bien que prometteur, laisse désormais entrevoir un potentiel d’application différent : celui de la récupération fonctionnelle par rééducation guidée par BCI. La littérature actuelle suggère en effet que les BCI, utilisées de manière intensive et bien orientées, peuvent favoriser la plasticité neuronale et, par extension, une amélioration des capacités motrices résiduelles. En particulier, les BCI implantées en électrocorticographie (ECoG) pourrait apporter des gains thérapeutiques significatifs.
L’objectif de cette thèse est donc d’évaluer le potentiel de la technologie BCI du CEA pour favoriser l’amélioration des capacités motrices résiduelles de patients paralysés par plasticité neuronale.
Ce travail sera abordé par une démarche scientifique rigoureuse et multidisciplinaire, comprenant une revue exhaustive de la littérature scientifique, la mise en place et la réalisation d’expérimentations cliniques avec des patients, le développement algorithmique d’outils de suivi et d’analyse de la progression des patients et la publication des résultats significatifs dans des revues scientifiques de haut-niveau.
Cette thèse est destinée à un(e) étudiant(e) spécialisé(e) en ingénierie biomédicale, avec une expertise en traitement de signal et analyse de données physiologiques complexes et une expérience en Python ou Matlab. Un fort intérêt pour l’expérimentation clinique et les neurosciences sera aussi nécessaire. L’étudiant(e) travaillera au sein d’une équipe pluridisciplinaire au sein de CLINATEC, contribuant ainsi à la recherche de pointe dans le domaine des BCIs.
Accélération de simulations thermo-mécaniques par Réseaux de Neurones --- Applications à la fabrication additive et la mise en forme des métaux
Dans un certain nombre d'industries telle que la mise en forme des métaux ou la fabrication additive, l'écart entre la forme désirée et la forme effectivement obtenue est important, ce qui freine le développement de ces méthodes de fabrication. Cela est dû en bonne partie à la complexité des processus thermiques et mécaniques en jeu, difficiles à simuler à des fins d’optimisation du fait du temps de calcul important de la simulation des phénomènes en jeu.
La thèse vise à réduire significativement cet écart grâce à l'accélération des simulations thermo-mécaniques par éléments finis, notamment via le design d'une architecture de réseau de neurones adaptée, en s'appuyant sur les connaissances physiques théoriques.
Pour mener à bien ce sujet, la thèse bénéficiera d'un écosystème favorable aussi bien au LMS de l'École polytechnique qu'au CEA List : architecture PlastiNN développée en interne (brevet en cours de dépôt), bases de données mécanique existantes, supercalculateur FactoryIA et DGX, machine d'impression 3D. Il s'agira dans un premier temps de générer des bases de données à partir de simulations éléments finis thermo-mécaniques, puis d'adapter PlastiNN à apprendre de telles simulations, avant de mettre en œuvre des procédures d'optimisation s'appuyant sur ces réseaux de neurones.
L'objectif final de la thèse est d'illustrer l'accélération de simulations éléments finis ainsi obtenue sur des cas réels : d'une part par l'instauration d'une rétroaction durant l'impression métallique via la mesure du champ de température pour réduire l'écart entre géométrie désirée et géométrie fabriquée, d'autre part par la mise en place d'un outil de commande de forge qui permet d'arriver à une géométrie désirée à partir d'une géométrie initiale. Les deux applications s'appuieront sur une procédure d'optimisation rendue réalisable par l'accélération des simulations thermo-mécaniques.
Physique des matériaux pérovskites pour la radiographie médicale : étude expérimentale du gain de photoconduction
La radiographie est la modalité d’imagerie médicale la plus utilisée. Elle sert à établir des diagnostiques, à suivre l’évolution de pathologies et à guider certaines interventions chirurgicales.
L’objectif de cette thèse est d’étudier un matériau semi-conducteur de la famille des pérovskites pour la conversion directe des rayons X en signal électrique. L’intégration de ce matériau dans des dispositifs imageurs permettra d’améliorer la résolution spatiale des radiographies et d’augmenter le signal, donc de mieux traiter les patients. Les prototypes d’imageurs X fabriqués au CEA permettent déjà d’obtenir des images radiographiques mais leur performances sont limités par l’instabilité temporelle du courant dans le matériau détecteur.
Votre travail consistera à étudier théoriquement et expérimentalement les mécanismes responsables du gain de photoconduction et de la dérive du photocourant dans des couches pérovskites épaisses. Pour cela vous devrez adapter les bancs de caractérisations electro-optiques de notre laboratoire et analyser les données collectées. Vous aurez également l’opportunité de réaliser des caractérisations avancées dans le cadre de collaborations avec des laboratoires spécialisés en France et à l’étranger. Les résultats de cette thèse permettront d’avancer dans la compréhension du matériau et de guider son élaboration pour réaliser des imageurs X performants.